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基于MFCC与基频特征贡献度识别说话人性别
  • ISSN号：1671-4512
  • 期刊名称：《华中科技大学学报：自然科学版》
  • 时间：0
  • 分类：TN912.3[电子电信—通信与信息系统;电子电信—信息与通信工程]
  • 作者机构：[1]北京大学深圳研究生院深圳物联网智能感知技术工程实验室
  • 相关基金：基金项目国家自然科学基金资助项目(60875050,60675025);国家高技术研究发展计划资助项目(2006AA04Z247);深圳市科技计划资助项目(JCYJ20120614152234873,CXC201104210010A,JCYJ20130331144716089,JCYJ2013033114 4631730)
作者： 庞程[1], 李晓飞[1], 刘宏[1]
关键词： 语音识别, 说话人性别识别, 信息融合, 模板匹配, 基音频率判别
中文摘要：

提出了一种复杂场景下基于MFCC与基频特征贡献度的说话人性别识别方法.该方法有效融合了基于Mel频率倒谱系数的模板匹配方法和基音频率判别方法.实验语音数据库包括5 000个孤立词语音和1 260个带情感的语音.在安静环境下说话人的性别识别率可以达到98.88%,在信噪比为10dB的babble噪声下通过谱减法降噪后的识别率为90.2%.实验表明:说话人情绪对性别识别的影响较大,尤其是男声.

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期刊信息
  • 《华中科技大学学报：自然科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中华人民共和国教育部
  • 主办单位:华中科技大学
  • 主编：丁烈云
  • 地址：武汉珞喻路1037号
  • 邮编：430074
  • 邮箱：hgxbs@mail.hust.edu.cn
  • 电话：027-87543916 87544294
  • 国际标准刊号：ISSN：1671-4512
  • 国内统一刊号：ISSN：42-1658/N
  • 邮发代号:38-9
  • 获奖情况:
  • 全国优秀科技期刊,首届国家期刊奖,第二届全国优秀科技期刊评比一等奖,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘（网络版）,美国数学评论（网络版）,德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）
  • 被引量:21013